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卢卡斯资产定价模型
亚里士多德 [ 公元前 350 年 ] 列出了人类常见推理错误，其中一条比较微妙的谬误是“合成谬误”，推理者认为，如果一个命题对整体的每个元素都成立，那么它对整体也一定成立。卢卡斯模型提供了一个反例。从任何个体（原子）行为者的角度来看，决定多储蓄一单位确实会带来更多的未来资源，数量为 R t +1 。但从整个社会的角度来看，如果每个人都决定做同样的事情（多储蓄一单位），那么在 t + 1 时期对总资源就不会产生任何影响。换句话说，对任何个体行为者来说，“资本边际产量”似乎都是 R t +1 ，但对整个社会来说，资本边际产量为零。认为整个社会的回报必须与个人可获得的回报相同这一命题是错误的，因为它隐含地假设普遍的储蓄意愿不会产生一般均衡效应（或者更广泛地说，一个人做出的决定与另一个人的决定之间没有相互作用）。卢卡斯模型提供了一个反例，如果每个人的偏好都发生变化（例如，每个人的 ϑ 都下降），未来资产的价格就会受到影响——事实上，它受到的影响足以抵消对未来股息所有权增加的渴望（因为资产的供应量是固定的，需求必须与预先存在的供应量相协调）。亚里士多德是个聪明人！
准确解决的平面差异系统...
近年来在二阶非线性普通差方程的研究中取得了迅速的进步。这些方程中的某些方程式特别有趣，因为它们在其他科学领域频繁出现。作为示例，我们可以引用li´enard方程[17，35]，瑞利方程[37]和自治系统，导致这些类型的方程（例如Kukles的系统[5，19]和Kolmogorov System [36]）。然而，在研究这些非线性差方程和系统的研究中，重要的挑战之一是确定哪些是可以集成的。这可以通过研究可集成性来实现，这可以从解决方案中明确收集所有必要的数据，也可以从不变的第一个积分，逆积分因子和不变的代数曲线等中隐含地收集。我们记得，如果n -1独立的第一个积分具有n -1个独立的第一个积分，则维度n的自主差异系统是完全可以集成的，因此可以通过与这些第一个积分的水平集相交（有关更多详细信息，请参见[9，28]）。对于平面差异系统，对第一个积分的知识在研究其动力学行为中至关重要。已经提出了几种分析方法来解决可集成性，每种方法都有其自身的优势和缺点。这些方法包括Noether对称性[34]，Lie对称性[32，6]，Darbouxian的综合性理论[14]，直接方法[21，22]和Painlev´e分析[7，13]。作为最后一种方法的一个特别有趣的例子，Nucci和Leach [31]提出了一种由x = - βxy -µx +γy + µk表达的传染病模型，
财政边界
鉴于人工智能的新兴演变以及AI对经济活动的不可预测的影响，AI对联邦支出和收入的影响非常不确定。从一开始，我们就承认这种不确定性，并旨在对一系列代表性的冲击进行建模，以说明AI影响联邦旧年龄应享权利支出的潜力。虽然这些冲击的性质和大小各不相同，但几个隐式假设构成了冲击的收集。开始，我们隐含地假设AI的经济影响至少会变得温和（即使不是更实质性的话），并且随着技术的采用更广泛，并且其能力不断发展，随着时间的流逝，它会随着时间的流逝而升高。此外，我们假设与几乎所有其他重大的技术冲击相一致 - 广泛采用AI的净影响将是提高生产力的。但是，我们还指出，迄今为止的证据表明，AI可能会通过与先前的技术革命相比，通过实质上不同的渠道影响财政前景。具体来说，尽管AI最终可能对生产率产生深远的影响，但AI已经显示出大幅度改变医疗保健提供，有效性和成本的潜力，这可能转化为死亡率，发病率，护理价格和护理利用的变化。鉴于此类变化可能会对社会保障和公共卫生计划产生深远的影响，因此决策者将受益于将AI的能力整合到财政计划和预测中。
在欧洲各种降雨范围内，应用不同的方法在每日规模上建模干燥和湿法
摘要。可以使用Arrarrive时间（IT）共同传达降雨干咒和湿法（分别为DS和WS）的发生的建模（分别为DS和WS）。虽然建模的优点是需要单个拟合来描述所有降雨时间特征（包括湿链和干链，咒语概念的扩展），但对独立性的假设和续订的相同分布的假设和相同的分布在某些情况下可能不会在衍生的WS身上隐含地施加无内存的属性。In this study, two different methods for the modeling of rainfall time characteristics at the station scale have been applied: (i) a direct method (DM) that fits the discrete Lerch distribution to it records and that then derives ws and ds (as well as the corresponding chains) from the it distribution and (ii) an indirect method (IM) that fits the Lerch distribution to the ws and ds records separately, relaxing the assumptions续签过程。该应用程序在欧洲的六个站点上以广泛的降雨状态为特征，突出了几何分布如何并不总是合理地重现WS频率，即使它是通过LERCH分布很好地建模的。通过IM获得了改进的性能，这要归功于对续订时间的独立性和相同分布的假设的放松。将数据集分为两个时期时，将获得进一步改善，这表明这些推论可能会从考虑当地季节性的情况下受益。
社会情境人工智能能够从人类互动中学习
无论人工智能代理有多少可用数据，代理在实际部署中都不可避免地会遇到以前从未见过的情况。通过从其他人那里获取新信息来应对新情况（即社交情境学习）是人类发展的核心能力。不幸的是，社交情境学习对人工智能代理来说仍然是一个开放的挑战，因为它们必须学会如何与人互动以寻找它们所缺乏的信息。在本文中，我们将社交情境人工智能的任务（代理通过与人的社交互动寻找新信息）形式化为强化学习问题，代理通过社交互动观察到的奖励来学习识别有意义且信息丰富的问题。我们将我们的框架表现为一个交互式代理，它在大型照片共享社交网络上拓展其视觉智能时，学习如何用自然语言询问有关照片的问题。与主动学习方法不同，主动学习方法隐含地假设人类是愿意回答任何问题的神谕，而我们的代理则根据观察到的规范来调整其行为，即人们有兴趣或不感兴趣回答哪些问题。通过为期 8 个月的部署，我们的代理与 236,000 名社交媒体用户进行了互动，我们的代理在识别新视觉信息方面的表现提高了 112%。受控现场实验证实，我们的代理的表现比主动学习基线高出 25.6%。这项工作为不断改进人工智能 (AI) 代理提供了机会，使其能够更好地遵守开放社交环境中的规范。
最准确的人工智能就是最好的队友吗？优化人工智能以促进团队合作
AI 从业者通常致力于开发最精确的系统，并隐含地假设 AI 系统将自主运行。然而在实践中，AI 系统通常用于为从刑事司法和金融到医疗保健等领域的人们提供建议。在这种 AI 建议的决策中，人类和机器组成一个团队，其中人类负责做出最终决策。但最准确的 AI 是最好的队友吗？我们认为“不一定”——可预测的性能可能值得稍微牺牲 AI 的准确性。相反，我们认为 AI 系统应该以以人为本的方式进行训练，直接针对团队表现进行优化。我们针对一种特定类型的人机合作研究了这一提议，其中人类监督者选择接受 AI 建议或自己解决任务。为了优化此设置下的团队绩效，我们最大化团队的预期效用，以最终决策的质量、验证成本以及人员和机器的个体准确性来表示。我们对现实世界的高风险数据集进行的线性和非线性模型实验表明，最准确的人工智能可能不会带来最高的团队绩效，并通过提高跨数据集的预期团队效用，显示了在训练期间对团队合作进行建模的好处，同时考虑到人类技能和错误成本等参数。我们讨论了当前优化方法的缺点，超出了对数损失等经过充分研究的损失函数，并鼓励未来研究由人机协作激发的人工智能优化问题。
建立太空文明的 50 年窗口
人类可能只有短短 50 年的时间来成为太空文明，在此之后，实现这一目标的机会可能会变得太难或不切实际。当前的太空探索和基础设施开发政策隐含地假设了技术、预算和任务执行的渐进方法——人们普遍认为，人类未来将有足够的时间成为太空物种，而我们无法完成的一切将由后代承担。然而，考虑到自然事件、可用能源和人类倾向，现在可能是做出最有效努力实现多行星地位的时机，在势头丧失之前，在我们被石油峰值和不断变化的能源经济分散注意力之前——在没有廉价、可储存、高能量密度石油的情况下，在如此动荡之后重新启动太空计划可能比实际更困难。“太空文明”被定义为一种经济上有利可图的太空经济，需要人类在外星存在才能维持高水平的繁荣。适合在 50 年内实现的太空经济的初始立足点可能包括地球对从卫星或小行星开采的稀土元素或其他难以获得的矿物的依赖，或在另一个星球上永久定居。使用已发布的资料，计算出最低限度自给自足的火星定居点的名义质量和能量需求，并讨论运载火箭的数量。将发射时间表设置为与 NASA 当前预测相匹配，可能需要超过 26 年
循环碳经济
气候变化缓解主要集中在加快可再生能源部署和电力和交通运输部门碳氢化合物替代。然而，全球排放量仍在增长，温室气体 (GHG) 浓度仍处于高位。目前的方法似乎行不通。缓解战略应考虑切实有效的解决方案，以创造一种整体方法并利用解决这一问题的所有机会。这种方法将适应可再生能源和传统燃料来源的多样化能源组合，减少大气中的温室气体水平，同时维持经济增长和繁荣。尽管可再生能源很重要，而且近年来取得了很大进展，但很少有分析师认为世界能够仅通过可再生能源实现《巴黎协定》到 2050 年实现源和汇之间平衡的目标。全球实现碳平衡的道路将不可避免地包括化石燃料，必须管理它们的碳排放。循环碳经济的概念是循环经济理念的产物，它是一种有用的框架，有助于理解如何将所有碳减排方案联系在一起，形成一个实现《巴黎协定》中规定的气候目标的系统。循环碳经济 (CCE) 提供了一种实现气候目标的新方法，它隐含地重视所有方案，并鼓励一切努力减轻大气中的碳积累。循环碳经济扩展了循环经济的概念（减少、再利用、再循环），包括移除并专注于碳和能源流动。
蛋白质结构的深层生成模型发现了跨连续折叠空间的远距离关系
我们对折叠空间的看法隐含地取决于许多假设，这些假设影响了我们分析，解释和理解蛋白质结构，功能和进化的方式。例如，查看蛋白质结构的相似性（例如，建筑，拓扑或其他层面）是否有最佳的粒度？同样，折叠空间的离散/连续二分法是中心的，但仍未解决。折叠空间bin“类似”折叠的离散视图分为不同的非重叠组；不可思议，这种融合会错过远程关系。虽然像CATH这样的层次结构系统是必不可少的资源，但较少的启发式和概念上的弹性方法可以实现对折叠空间的更细微的探索。建立在蛋白质结构的“尤其”模型的基础上，在这里，我们提出了一个深层生成建模框架，称为“ deepurfold”，用于分析蛋白质关系。deepurfold的学到的嵌入占据了高维的潜在空间，可以从给定蛋白质上蒸馏而成，以合并的代表统一序列，结构和生物物理特性。这种方法是结构指导的，而不是纯粹基于结构的，而DeepUrfold则学习了代表，从某种意义上说，这些代表“定义”超家族。用CATH部署Deepurfold揭示了逃避现有方法的进化性相关关系，并提出了一种新的，主要是连续的折叠空间视图，这种视图超出了简单的几何相似性，朝着综合序列序列↔结构↔函数↔功能↔函数↔函数↔。
全局相位真实存在的简单证明
2 ( | ψ 1 ⟩ + | ψ 2 ⟩ )。换句话说，改变初始叠加态各个分支局部相的局部幺正变换，同时也改变了粒子的底层物理态。下一步要证明，上述两种情形下改变的物理态是不同的。薛定谔方程确保一个区域的局部幺正变换不会改变粒子在其他区域的波函数。从灵能本体论观点来看，这意味着一个区域的局部幺正变换不会改变粒子在其他区域的物理状态。那么，改变 | ψ 1 ⟩ 局部相的局部幺正变换只会改变 | ψ 1 ⟩ 区域内粒子的物理状态，而改变 | ψ 2 ⟩ 局部相的局部幺正变换只会改变 | ψ 2 ⟩ 区域内粒子的物理状态。因此，上述两种情况下改变的物理状态是不同的。这证明了灵能本体观的全局相的真实性。上述证明隐含地假设空间中每个点的单个粒子的波函数代表该点的局部物理性质。这是一个自然的假设，为现有的波函数本体论解释（如波函数实在论）所承认（Albert，2013）。在此假设下，改变粒子空间叠加的一个分支的局部幺正变换只会改变该分支区域的物理状态（如果物理状态有任何变化）。这是上述证明的基础。请注意，原则上可以通过保护性测量（直至全局相）来测量空间中每个点的单个粒子的波函数（当波函数已知时）（Aharonov and Vaidman，1993；Aharonov，Anandan and Vaidman，1993；Gao，2015）。例如，上述叠加各分支的密度和通量密度1 √